Modelos de Inteligencia Artificial - RA1 - ILERNA

¿Cuál es un desafío común en la implementación de sistemas de inteligencia artificial?. La simplicidad de los programas. La conexión a internet rápida. El costo bajo de hardware. La ética y el sesgo en los algoritmos.

¿En qué campo se aplica comúnmente la inteligencia artificial para mejorar diagnósticos médicos?. Educación. Medicina y salud. Turismo. Agricultura.

¿Cuál de los siguientes es un uso de la inteligencia artificial en el campo financiero?. Atención al cliente manual. Análisis de tendencias históricas sin datos. Análisis de riesgo crediticio. Gestión de archivos físicos.

En el contexto de inteligencia artificial, ¿qué significa el término 'machine learning'?. Programación a mano de respuestas. Aprendizaje automático basado en datos. Aprendizaje por prueba y error. Estudio de algoritmos estáticos.

¿Qué técnica de IA utiliza procedimientos evolutivos para encontrar soluciones óptimas?. Redes neuronales. Minimización de funciones. Programación lógica. Algoritmos genéticos.

¿Qué técnica de inteligencia artificial se basa en imitar el proceso de pensamiento humano?. Análisis de datos. Redes neuronales. Algoritmos genéticos. Búsqueda heurística.

¿Qué técnica de IA permite a un sistema hacer predicciones a partir de patrones observados?. Búsqueda lineal. Estadística descriptiva. Análisis predictivo. Teoría de conjuntos.

¿Cuál es una de las características principales de los sistemas de inteligencia artificial?. La necesidad de programación manual constante. La capacidad de aprendizaje a partir de datos. El uso exclusivo de reglas fijas. La incapacidad de adaptarse a nuevas situaciones.

¿Qué principios fundamentales son clave en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial?. Razonamiento y toma de decisiones basadas en datos. Predicción sin datos reales. Memorización de información sin análisis. Operaciones sólo basadas en cálculos matemáticos.

¿Cuál es una nueva forma de interacción entre humanos y sistemas de IA?. Asistentes virtuales conversacionales. Interacción solo a través de texto. Solo comandos de voz sin respuesta. Uso de gráficos estáticos.

En el contexto de IA, ¿cuál es el desafío principal que representa la AGI o IA General o Fuerte?. Desarrollar sistemas exclusivamente lógicos. Crear sistemas que emulen completamente la inteligencia humana. Mantener una alta tasa de error en tareas complejas. Mejorar las capacidades de los sistemas ANI existentes.

¿Qué aspecto clave se trata al usar un modelo discriminativo?. La identificación de patrones ocultos. La generación de nuevos datos sintéticos. La clasificación y predicción de etiquetas. La exploración de datos no etiquetados.

En el diagnóstico médico, un modelo discriminativo se utilizaría para: Generar nuevas imágenes médicas para el entrenamiento. Clasificar imágenes médicas como saludables o enfermas. Optimizar diagnósticos previos con datos no etiquetados. Simular el comportamiento de una enfermedad.

Un sistema de IA que puede aprender, adaptarse y realizar cualquier tarea cognitiva humana es: Modelo generativo. IA Estrecha (ANI). IA General (AGI). IA Superinteligente (ASI).

¿Qué tipo de conocimiento utiliza la IA simbólica para su funcionamiento?. Conocimiento aleatorio y no relacionable. Conocimiento expresado mediante reglas y símbolos. Conocimiento extraído de datos en tiempo real. Conocimiento intuitivo y no estructurado.

¿Qué determina la precisión de un modelo de inteligencia artificial?. La potencia de cómputo disponible. Los algoritmos utilizados. Los expertos que crean el modelo. La calidad, cantidad y representatividad de los datos.

¿Cuál de los siguientes enunciados describe mejor el impacto de la Conferencia de Dartmouth?. Desarrolló las primeras aplicaciones de IA. Aportó grandes avances en la física. Inició el campo formal de la inteligencia artificial. Estableció las bases de la robótica.

¿Qué caracteriza la IA moderna en términos de capacidad de cómputo?. Dependencia de computadoras personales. Requerimiento de sistemas antiguos. Desarrollo de GPU, TPU y arquitecturas distribuidas. Eliminación de hardware especializado.

La IA que está diseñada para tareas específicas, como la traducción de idiomas o el reconocimiento de voz, se denomina: IA Superinteligente (ASI). IA Compleja. IA Débil o Estecha (ANI). IA General (AGI).

¿Cómo representa el conocimiento la IA simbólica?. A través de redes neuronales biológicas. No representa conocimiento, solo datos sin procesar. Mediante pesos y conexiones dinámicas. Mediante reglas, símbolos y relaciones lógicas.